自动驾驶环境中的路径规划制造技术

公开了自动驾驶环境中的路径规划。本发明专利技术涉及一种用于车辆的路径规划方法和系统。方法包括获取车辆的周围环境的风险地图。风险地图基于车辆的致动能力和周围环境中的自由空间区域的位置形成，致动能力包括对致动能力的不确定性估计，并且自由空间区域的位置包括对自由空间区域的估计位置的不确定性估计。此外，风险地图包括包含在车辆的周围环境中的多个区域段中的每一个中的风险参数。方法进一步包括获取车辆的至少一条候选路径，基于与至少一条路径相交的一组区域段的风险参数来确定每条候选路径的总风险值，选择至少一条候选路径中的满足风险值标准的候选路径，以及在输出端生成表示所选择的候选路径的第一信号。生成表示所选择的候选路径的第一信号。生成表示所选择的候选路径的第一信号。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶环境中的路径规划
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本专利申请要求于2020年9月18日提交的标题为“自动驾驶环境中的路径规划”的第20196798.1号欧洲专利局申请的优先权，该申请已转让给本申请的受让人，并通过引用明确并入本文。


[0003]本公开涉及自动驾驶系统，尤其涉及配备有自动驾驶系统的车辆的风险估计。

技术介绍

[0004]在过去的几年里，自动驾驶汽车的发展突飞猛进，多种不同的方案正在被探索。越来越多的现代车辆具有高级驾驶者辅助系统(ADAS)，以提高车辆安全性和更广泛的道路安全性。例如，ADAS可以用自适应巡航控制、ACC、防撞系统、前向碰撞警告等来表示，是可以在驾驶时帮助车辆驾驶者的电子系统。如今，在这些领域的多种不同
内，ADAS和自动驾驶(AD)都在不断发展。ADAS和AD在本文将被称为通用术语自动驾驶系统(ADS)，对应于所有不同的自动化等级，例如由SAE J3016驾驶自动化等级(0
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5)定义的自动化等级。
[0005]因此，在不远的将来，ADS方案将在更大程度上进入现代车辆。ADS可以被解释为各种部件的复杂组合，这些部件可以被定义为由电子器件和机械代替人类驾驶者来执行车辆的感知、决策制定和操作的系统，以及将自动化引入道路交通的系统。这包括对车辆、目的地以及对周围环境的感知的处理。虽然自动化系统可以控制车辆，但它允许人类操作者将所有或至少部分责任留给系统。ADS通常结合各种传感器来感知车辆的周围环境，诸如雷达、LIDAR、声纳、照相机、导航系统(例如GPS、里程表和/或惯性测量单元(IMU))，基于这些传感器，高级控制系统可以解释传感信息，以识别适当的导航路径以及障碍物和/或相关标志。
[0006]然而，如上所述的ADS特征必须具有高度的完整性，以便为车辆乘员及其周围环境提供足够低的风险。保证风险足够低可能需要大量难以处理的数据来进行统计证明，并且根据一个示例，需要例如大约100辆汽车连续行驶五个世纪才能获取。在将ADS特征投放到公共道路之前，存在某些方法可以将ADS特征的风险降至最低。然而，除此之外，普遍认为，一旦ADS特征进入现场就应当对其进行监视，以保证它们符合所需要的安全等级。
[0007]保证ADS的安全是能够向市场发布此类系统的核心挑战之一。安全可以被视为没有风险，这也是最容易理解的看待方式之一。ADS面临的最大挑战之一是保证自动驾驶车辆能够安全地规划和执行路径和/或轨迹。
[0008]一般来说，传统的路径规划系统从给定的可驾驶区域为自动驾驶车辆生成目标路径，目标路径通常基于来自感知系统的数据来提供。假设目标路径被发送到车辆控制器，车辆控制器计算转向角，并且使得车辆跟随该路径。
[0009]存在多种不同的研究报告，其中包含所提出的各种方法，用于查找和执行这种安全可靠的路径，并且还存在更多的整体研究领域，致力于在给定的一组不同约束的情况下
查找最优路径。分析方法侧重于根据车辆的周围物体的预测和状态查找路径。还存在另一类方法来获取自动驾驶车辆的路径，依靠机器学习或深度神经网络来选择合适的路径。多种目前已知的方法依赖于周围环境的详细建模，以便最终在以下查找最优路径的优化问题(复杂)的约束集合内捕获这些模型。然而，随着ADS的操作情况和操作领域越来越复杂，查找和执行这种“安全”路径即使不是不可能的，也可以被证明是极其困难的。
[0010]此外，当提供由自动驾驶系统(ADS)执行的路径时，通常创建一个部件或模块，部件或模块为路径提供建议，而另一个部件检查该路径是否可以安全执行。第二检查器部件通常使用启发式方法来实现，因为这是确定部件完整性/安全性的少数方法之一。另一种方法是让它建立在常规的自变量或方程式上。然而，基于启发式的方法需要进行实现的团队了解所有可能的情况，并且在确定启发式时没有错误。如上所述，随着ADS的操作情况和操作领域越来越复杂，构建这种完整的启发式算法的组来检查路径安全性可能会被证明是不可逾越的工作量。同样，常规的方法面临相同的问题，要考虑到所有可能的结果。对于某些方案，它只能整合用于处理违反其安全区的行为的一种类型的操作(纵向或横向)，因为事实证明这种组合很难形式化地展示。
[0011]因此，本领域需要用于自动和半自动车辆的路径规划方法和系统的新方案，随着ADS的操作情况扩展到越来越复杂的场景，这些方案是可靠的、计算高效的和可扩展的。

技术实现思路

[0012]因此，本专利技术的一个目标是提供一种路径规划方法、计算机可读存储介质、路径规划系统和车辆，其减轻了目前已知系统和方法的所有或至少一些上述缺点。
[0013]此外，本专利技术的目标是提供一种路径规划方法、计算机可读存储介质、路径规划系统和车辆。
[0014]该目标通过如所附权利要求中定义的路径规划方法、计算机可读存储介质、路径规划系统和车辆来实现。术语“示例性”在本上下文中被理解为用作实例、示例或说明。
[0015]根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于车辆的路径规划方法。方法包括获取车辆的周围环境的风险地图。风险地图基于车辆的致动能力和周围环境中的自由空间区域的位置形成，致动能力包括对致动能力的不确定性估计，自由空间区域的位置包括对自由空间区域的估计位置的不确定性估计。此外，风险地图包括包含在车辆的周围环境中的多个区域段中的每一个中的风险参数。方法进一步包括获取车辆的至少一条候选路径，基于与至少一条路径相交的一组区域段的风险参数来确定每条候选路径的总风险值，选择至少一条候选路径中满足一个或多个风险值标准的候选路径，以及在输出端生成表示所选择的候选路径的第一信号。
[0016]根据本专利技术的第二方面，提供了一种存储一个或多个程序的(非暂时性)计算机可读存储介质，一个或多个程序被配置为由车载处理系统的一个或多个处理器执行，一个或多个程序包括用于执行根据本文公开的任一实施例的方法的指令。对于本专利技术的这一方面，类似的优点和优选特征在本专利技术先前讨论的第一方面中呈现。
[0017]如本文使用的术语“非暂时性”旨在描述排除传播电磁信号的计算机可读存储介质(或“存储器”)，但不旨在以其他方式限制由词语计算机可读介质或存储器所包含的物理计算机可读存储装置的类型。例如，术语“非暂时性计算机可读介质”或“有形存储器”旨在
包括不一定永久存储信息的存储装置类型，包括例如随机存取存储器(RAM)。以非暂时性形式存储在有形计算机可访问存储介质上的程序指令和数据可以进一步通过传输介质或诸如电信号、电磁信号或数字信号等信号来传输，这些信号可以经由诸如网络和/或无线链路等通信介质来传送。因此，本文使用的术语“非暂时性”是对介质本身(即，有形的，而非信号)的限制，而不是对数据存储持久性(例如，RAM与ROM)的限制。
[0018]根据本专利技术的第三方面，提供了一种用于车辆的路径规划系统。路径规划系统包括被配置为获取车辆的周围环境的风险地图的控制电路。风险地图基于车辆的致动能力和周围环境中的自由空间区域的位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于车辆的路径规划方法(100)，所述方法包括：获取(104)所述车辆的周围环境的风险地图(40)，其中所述风险地图基于所述车辆的致动能力和所述周围环境中的自由空间区域的位置形成，所述致动能力包括对所述致动能力的不确定性估计，并且所述自由空间区域的位置包括对所述自由空间区域的估计位置的不确定性估计；其中所述风险地图包括包含在所述车辆的所述周围环境中的多个区域段(51)中的每一个中的风险参数；获取(105)所述车辆的至少一条候选路径；基于与所述至少一条路径相交的一组区域段的所述风险参数，确定(106)每条候选路径的总风险值；从所述至少一条候选路径中选择(108)满足风险值标准的候选路径；以及在输出端生成(109)表示所选择的候选路径的第一信号。2.根据权利要求1所述的方法(100)，进一步包括：从所述至少一条候选路径中确定后备路径，所述后备路径相对于所述至少一条候选路径的任何其他候选路径具有最低的总风险值；以及在输出端生成表示所确定的后备路径的第二信号。3.根据权利要求1或2所述的方法(100)，进一步包括：如果没有候选路径满足所述风险值标准，则在输出端生成(110)表示请求新的候选路径的请求信号。4.根据权利要求1的方法(100)，其中所述获取(104)每条候选路径的步骤包括：生成从所述车辆的起始位置到所述车辆的目标位置的至少一条路径，每个生成的路径具有一组质量参数；以及将所述每条路径的质量参数与一组质量标准进行比较，以便生成具有满足该组质量标准的一组质量参数的至少一条候选路径。5.根据权利要求4所述的方法(100)，其中，所述风险值标准是最大风险值阈值，并且每条路径候选路径的该组质量参数表示每条候选路径的质量分值；其中所述选择(108)满足所述风险值标准的所述候选路径的步骤包括：选择具有最高质量分值并且总风险值低于所述最大风险值阈值的所述候选路径。6.根据权利要求1所述的方法(100)，其中所述确定(106)每条候选路径的所述总风险值的步骤包括：合计与每条候选路径相交的该组区域段的所述风险参数；以及基于合计的风险参数确定每条候选路径的所述总风险值。7.根据权利要求1所述的方法(100)，其中所述确定(106)每条候选路径的所述总风险值的步骤包括：分析每条候选路径的风险梯度，所述风险梯度表示与每条候选路径相交的邻近区域段的所述风险参数的变化；...

【专利技术属性】
技术研发人员：芒努斯，
申请(专利权)人：哲内提，
类型：发明
国别省市：